Нейросети скоро полностью заменят человека в IT! Вакансий для «кожаных мешков» уже почти не осталось! Гипс снимают! Клиент уезжает! Эти тезисы за последний год успели превратиться в универсальное объяснение происходящего в околокомпьютерной сфере. Нейросети пишут код, находят ошибки, генерируют документацию и даже проектируют архитектуру приложений. Казалось бы, до полной автоматизации разработки осталось совсем чуть-чуть. А что насчет тестирования? Неужели и здесь человек скоро окажется лишним?

На первый взгляд, у нейросетей для этого есть все возможности: они умеют анализировать требования, составлять тест-кейсы, генерировать тестовые данные, писать автотесты и помогать с поиском ошибок. Однако между способностью выполнить конкретную рутинную работу и умением взять на себя ответственность за качество продукта лежит немалая дистанция. Об этом и рассказывает в своей книге «Тестирование с помощью искусственного интеллекта» Ольга Назина.

Ольга Назина — тестировщик, тренер и  писатель, автор статей на «Хабре» и бесплатных уроков на YouTube. Создала порталы Багред («Главред» для тестировщиков) и Testbase, на котором собраны полезные материалы по тестированию.  Больше 20 лет проработала в тестировании. Провела более 300 курсов для тестировщиков, материал которых послужил основой для этой книги.

Ольга — автор бестселлеров «Что такое тестирование. Курс молодого бойца», «Тест-дизайн. Практическое руководство для начинающих», «Баг-трекинг: локализация и оформление дефектов» и «SQL. Курс молодого бойца».

О чем эта книга?

Ольга начинает с азов: объясняет, что такое языковые модели, как они устроены, как обучаются, что такое промпты и почему нейросети иногда выдают откровенную чушь с совершенно невозмутимым видом. Но долго на теории автор не задерживается: основная часть книги - это разбор конкретных задач и попытки решить их с помощью нейросетей.

Практика начинается с того, что ближе всего к повседневной работе QA-специалиста: с тестовой документации. Как попросить ChatGPT составить чек-лист? Как проверить, не забыла ли нейросеть важные сценарии? Можно ли поручить ИИ подобрать классы эквивалентности и граничные значения, построить схему состояний и переходов или таблицу решений, написать тест-кейсы и помочь оформить баг-репорт? Все это автор разбирает на конкретных примерах.

Тестировщику нередко приходится иметь дело с вещами, которые формально не относятся к процессу тестирования, но без которых работу не сделать. Например, написать SOAP- или REST-запрос, разобраться в структуре JSON и XML, подготовить SQL-скрипт или выполнить нужную операцию в терминале Linux. Нейросеть объяснит незнакомую команду, поможет написать HTML-код для создания таблицы по скриншоту или подскажет, как разобраться с ошибкой — для всех этих случаев в книге есть примеры. Отдельно рассматриваются генерация тестовых данных, работа с Git, сборка проектов и настройка Jenkins. Еще один раздел касается автоматизации тестирования. Ольга показывает, как с помощью ChatGPT писать автотесты в Postman и Selenium, разбираться с CSS- и XPath-селекторами, как работать с регулярными выражениями.  

Однако убедительно сформулированный ответ еще не означает, что он правильный, поэтому автор показывает не только успешные примеры использования ИИ, но и то, где нейросеть порой спотыкается. В главе про SQL даже есть показательный раздел «Опасно! Робот косячит», а среди примеров работы с Jenkins — случай, когда ИИ не смог помочь с ошибкой установки. В заключительной части книги собраны и другие примеры применения нейронок — от подготовки резюме и тренировки перед собеседованием до перевода текстов и распознавания надписей на изображениях.

Необычный подход

Книги Ольги Назиной (включая, разумеется, эту) отличаются довольно необычной для технической литературы манерой изложения. Кто читал, тот поймет, что мы имеем в виду :) Вместо традиционного учебника с длинными объяснениями и примерами кода читателя встречает иллюстрированная история с забавными персонажами: тестировщицей Катей и ее виртуальным помощником Бобиком. Они обсуждают возможности нейросетей, разбирают рабочие задачи, спорят, ошибаются и вместе ищут решения. Автор прямо говорит, что ориентировалась на серию Head First издательства O’Reilly, где сложные технические темы объясняются с помощью рисунков, диалогов и наглядных примеров.

Разговорная интонация, забавные реплики нарисованных героев и бытовые сравнения помогают не превращать книгу в лекцию по промпт-инжинирингу и тестированию ПО. Ольга излагает практический материал в виде рассказа, истории, за которой интересно следить. Она не стремится раскрыть перед читателем теорию с  академической основательностью, а предлагает заглянуть через плечо тестировщицы и посмотреть, как она использует ИИ в повседневной работе. Такой подход делает изложение доступным даже тем, кто пока не очень хорошо представляет себе возможности современных языковых моделей.

А что внутри?

И все-таки, заменит ли ChatGPT тестировщика? Автор считает, что нет, но поможет сильно сэкономить время. Нейросеть станет надежным помощником в работе и полезным инструментом для решения повседневных задач, а книга подскажет, как попросить ИИ о помощи. Впрочем, искусственный интеллект легко предложит решение, но он не всегда понимает контекст задачи, может упустить важный сценарий или даст совет, который на практике окажется неправильным. Поэтому тестировщику по-прежнему приходится проверять результаты работы ИИ, оценивать их корректность и принимать окончательные решения. По сути, нейросеть берет на себя часть исполнительской работы, но не освобождает специалиста от необходимости думать головой, а иногда, как показывает Ольга, заставляет думать еще интенсивнее.

Подробного оглавления на сайте издательства пока нет, поэтому публикуем его здесь.

А заказать книгу можно на сайте издательства.